1樓：Aneureka
我覺得SMO這裡可能有些同學一開始不太理解周老闆或其他書中為什麼寫KKT條件違背的程度越大，則變數更新後可能導致的目標函式值減幅越大。於是，SMO先選取違背KKT條件程度最大的變數。
なに！！優化的結果不就是要盡量使得函式值更大嗎！這裡又要減是什麼鬼！！
是因為這裡不是所有的 都滿足KKT條件的（KKT條件指的是這裡函式取得最大值的時候需要滿足的條件），你可以想象SMO的優化過程就是在調整w和b，也就是超平面，調整的過程中肯定會有不滿足 的對吧。所以如果某乙個 違背KKT條件的程度越大，那麼它對要最大化的函式導致的減幅也是最大的，所以我們要首先「優化」掉它（擒賊先擒王嘛），使得總體上函式不會被縮得那麼小，也就是達到最大化的效果啦。
2樓：墨子
是用來求解出SVM的帶約束的優化問題的對偶問題的最優解的二次規劃方法，通過求解出對偶問題的最優解，從而得到原始問題的最優解。
這種方法通過不斷地將對偶問題的二次規劃問題分解成為只有兩個變數的二次規劃問題，並對子問題求解，通過不斷地更新，迭代找出所有約束變數值。
SMO演算法的具體步驟如下：
1.確定非線性支援向量機的優化目標：
2.選擇出兩個變數 ，將優化問題轉化成
3.將上面不等式約束變成只對 求解的最優化問題。
求解出的 H" eeimg="1"/>
更新完 重新計算閾值b與誤差
輸入公式實在太麻煩了。等我有心情了，再把公式補上。
3樓：li Eta
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